package iad;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import iad.dao.DaoProvider;
import iad.neuralnet.attribute.Attribute;
import iad.neuralnet.attribute.iris.IRIS_ATTRIBUTES;
import iad.neuralnet.attribute.iris.SepalLength;
import iad.neuralnet.measure.ArythmeticAverage;

import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

public class TestLoggerExample {

	final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(TestLoggerExample.class);

	public static void main(String[] args) {

//				String str = new String();
//				str = "qp";
//				String odp = new String("tak");
//		
//				logger.error("test {}y, czy jest smaczna: {}", str, odp);
//				logger.warn("test {}y, czy jest smaczna: {}", str, odp);
//				logger.info("test {}y, czy jest smaczna: {}", str, odp);
//				logger.debug("test {}y, czy jest smaczna: {}", str, odp);
//				logger.trace("test {}y, czy jest smaczna: {}", str, odp);

//		logger.info("zaczynam zczytywac plik Irysow");
//		StringBuilder sb = null;
//		for(List<Attribute> row: IrysRowlist){
//			for(Attribute attr: row){
//				sb = new StringBuilder();
//				sb.append(attr.toString());
//				sb.append(" ");
//			}
//			logger.info( "{}", sb.toString());
//		}
//		
		List<Attribute<SepalLength>> sepalLengthColumn = 
			DaoProvider.getIrisDaoInstance().getSepalLengthColumnList();
		
		ArythmeticAverage arytAve = new ArythmeticAverage();
		
		List<Double> doubleList = new ArrayList<Double>();
		for (Attribute<SepalLength> sl: sepalLengthColumn){
			doubleList.add(sl.getValue().getValue());
		}
		logger.info("Wynik sredniej arytmetycznej: {}", arytAve.calculate(doubleList));
		

		

	}
}